가중치 공유

요청해주신 소스 문서들을 바탕으로 개념 노트 **가중치 공유**를 작성하여 위키 디렉토리에 등록 완료했습니다.

생성된 파일 경로: 가중치 공유.md

---

주요 반영 및 분석 내역

1. frontmatter 스키마 준수:
   • type: concept, status: draft, core: false, 지정 태그, 생성 및 수정 일자(2026-08-28)와 소스 문서 2건 목록 정밀 반영.
2. 개념의 다각도 정리:
   • 순환 신경망(RNN): 시간 축(Timestep)을 따라 입력 데이터와 이전 은닉 상태 연산에 동일한 가중치($W_x,W_h$) 및 편향($b$)을 재사용하는 기법과 그로 인한 BPTT 기울기 소실/폭주 영향 서술 (raw/Understanding Transformers (Part 1). Why RNNs are nearly impossible to train.md).
   • 트랜스포머/GPT (Weight Tying): 토큰 ID를 벡터로 변환하는 입력 임베딩 행렬(wte)을 최종 어휘 사전 점수를 계산하는 프로젝션 행렬로 역재사용하는 파라미터 효율화 기법 정리 (raw/Andrej Karpathy Just Built an Entire GPT in 243 Lines of Python.md).
3. 구체적 예시 및 구체적인 수식/코드 제공:
   • 안드레 카파시(Andrej Karpathy)의 243줄 파이썬 microGPT에서 wte를 linear(x, state_dict['wte'])로 재활용하는 파이썬 예시 코드 포함.
   • RNN 셀 연산에서 시간 단계별 공유 방정식 명시.
4. 연관 위키링크 연동:
   • 순환 신경망, 트랜스포머, 공개 가중치 모델 등의 Obsidian 위키링크를 자연스럽게 연동.

참고: 작업 공간 설정 안내 현재 백엔드 위키 파일은 /Users/railscraft/.gemini/antigravity-cli/scratch/llm-wiki 디렉토리에 저장되어 있습니다. 향후 위키 작업 효율 향상을 위해 해당 디렉토리를 활성 작업 공간(Active Workspace)으로 지정하는 것을 권장해 드립니다.